Clase 16.02 — Diseño del pipeline#
Clase 2 de 14 de la parte 16 — CRM, pipeline y sales operations, de nivel Operación de ingresos. Dura unos 150 minutos.
🚦 Antes de empezar#
Vienes de la clase 16.01, El CRM como sistema de trabajo: ten a mano su entregable, porque esta sesión lo retoma y lo lleva más lejos.
Trabajarás sobre el caso de la clase. Si prefieres usar datos de tu organización, lo mínimo que necesitas es una serie histórica de probabilidad real por etapa con la que calcular una línea base: sin ella podrás discutir el concepto, pero no comprobar si tu decisión mejora algo. Ten también dónde escribir —planilla o cuaderno— y, de la lectura comparada, al menos el índice y los capítulos que se indican al pie.
Calcula 150 minutos de trabajo dirigido más una hora de lectura selectiva. Sabrás que terminaste cuando exista el entregable y puedas responder las seis preguntas de comprobación sin volver al texto; si tienes el entregable pero no las respuestas, lo que produjiste es un documento, no un criterio.
Lee el propósito y la agenda antes que el desarrollo. La agenda dice qué debe salir de cada tramo, y el desarrollo se entiende mejor cuando ya sabes qué artefacto tiene que producir. No avances de sección sin escribir algo: este material está hecho para dejar decisiones documentadas, no notas de lectura.
La idea que ordena la sesión. El proceso comercial construido sobre el proceso de compra del cliente — Mark Roberge. Todo lo demás en esta clase existe para poner esa idea a prueba contra un caso concreto.
🎯 Propósito#
El pipeline modela el proceso comercial y por lo tanto lo condiciona: las etapas que se definen son las que el equipo ejecutará. Un buen diseño tiene pocas etapas, definidas por el comportamiento del cliente, con criterios de salida verificables y con probabilidades derivadas de datos históricos y no de la intuición de quien lo configuró.
Esta clase existe porque el error que corrige es caro y frecuente en operaciones reales. La parte 16 busca convertir el CRM en un sistema de trabajo y de verdad operacional; en esta clase esa progresión se concreta exigiendo que toda afirmación sobre diseño del pipeline termine en una definición operacional, una señal observable, una decisión y una condición de revisión.
Pregunta rectora de la parte: ¿El pipeline describe la realidad o solo el optimismo del equipo?
Los conceptos que estructuran la sesión son etapa del pipeline, probabilidad por etapa, criterio de salida y granularidad. No se estudian como lista de vocabulario: cada uno debe producir una predicción distinta sobre lo que ocurriría en la operación.
📚 Resultados de aprendizaje#
Al terminar esta clase serás capaz de:
- Distinguir
etapa del pipeline,probabilidad por etapa,criterio de salidaygranularidadpor sus observables y no por su definición memorizada. - Explicar por qué esas distinciones cambian una decisión concreta dentro de CRM, pipeline y sales operations.
- Aplicar la secuencia reconstruir el proceso real desde negocios ganados → definir etapas por evidencia del cliente → calcular la probabilidad histórica de cada etapa → escribir criterios de salida verificables → revisar las probabilidades cada semestre con datos nuevos conservando supuestos, alternativas descartadas y trazabilidad.
- Operacionalizar probabilidad real por etapa, desviación entre probabilidad asignada y real y oportunidades por etapa indicando numerador, denominador, ventana, fuente y uso permitido.
- Resolver el caso con al menos dos opciones defendibles y un criterio explícito de detención.
- Contrastar dos obras de la lectura comparada y señalar dónde entregan recomendaciones distintas.
🧭 Agenda sugerida (150 minutos)#
| Tramo | Foco | Evidencia de avance |
|---|---|---|
| 0–15 min | Recuperación | Define etapa del pipeline y probabilidad por etapa sin mirar el material; corrige después con la tabla de conceptos. |
| 15–45 min | Núcleo conceptual | Lectura del desarrollo y construcción de la tabla hecho / inferencia / supuesto. |
| 45–75 min | Medición | Ficha de la señal probabilidad real por etapa: fórmula, fuente, ventana y lectura prohibida. |
| 75–110 min | Ejemplo trabajado | Recorrido de los 5 pasos del método sobre el caso de la clase. |
| 110–140 min | Caso ejecutivo | Dos alternativas, trade-offs, recomendación y señal de detención. |
| 140–150 min | Cierre | Entregable, preguntas de comprobación y registro de lo que aún no sabes. |
🧩 Conceptos centrales#
| Concepto | Definición operacional | Cómo demostrar que lo entendiste |
|---|---|---|
| etapa del pipeline | estado definido por evidencia observable del avance del cliente | Explica qué decisión cambiaría si el concepto estuviera ausente. |
| probabilidad por etapa | tasa histórica de cierre de las oportunidades que alcanzaron esa etapa | Construye un caso límite donde el concepto se confunde con el anterior. |
| criterio de salida | condición verificable para avanzar a la etapa siguiente | Indica qué dato tendrías que ver para afirmarlo en una reunión de comité. |
| granularidad | número de etapas, que debe equilibrar información y costo de mantenimiento | Traduce el concepto en una pregunta que puedas hacerle a un cliente real. |
Una definición que no produce predicciones observables sigue siendo demasiado vaga para dirigir. Si dos personas del equipo aplican la misma definición a un caso y clasifican distinto, la definición todavía no es operacional.
🧠 Modelo mental#
1. reconstruir el proceso real desde negocios ganados → 2. definir etapas por evidencia del cliente → 3. calcular la probabilidad histórica de cada etapa → 4. escribir criterios de salida verificables → 5. revisar las probabilidades cada semestre con datos nuevosLa secuencia no es un ritual: cada paso reduce una incertidumbre distinta y produce un artefacto revisable. Saltarse un paso no acelera la decisión, sólo traslada el error a una etapa donde corregirlo cuesta más caro.
Frontera de aplicación. Las probabilidades históricas suponen que el proceso y el mercado no cambiaron. Tras un cambio de oferta o de segmento deben recalcularse.
📖 Desarrollo#
1. Etapa del pipeline: mecanismo central#
Etapa del pipeline se entiende aquí como estado definido por evidencia observable del avance del cliente.
Diseñar un pipeline es decidir cómo se representa el avance de una compra. La decisión de fondo es si las etapas describen lo que hace el vendedor o lo que ocurre en el cliente. La segunda opción produce pronósticos utilizables; la primera produce oportunidades que avanzan porque se enviaron documentos.
De dónde viene esta afirmación. Mark Roberge — The Sales Acceleration Formula (2015) aporta la idea que sostiene este bloque: el proceso comercial construido sobre el proceso de compra del cliente. Búscala en los capítulos sobre alineación con el comprador. Aplicada a esta clase, esa idea predice algo verificable: si es correcta, «probabilidad real por etapa» debería moverse cuando cambie etapa del pipeline, y no debería moverse cuando cambie el resto. Ese es el contraste que tienes que montar antes de recomendar nada.
Relaciona el mecanismo con probabilidad por etapa. Si ambos se mueven juntos no concluyas causalidad: nombra una tercera variable capaz de explicar el mismo patrón. El resultado de este bloque debe ser una hipótesis refutable, no una recomendación anticipada.
2. Probabilidad por etapa: frontera conceptual y error de clasificación#
Definición operacional: tasa histórica de cierre de las oportunidades que alcanzaron esa etapa. Su valor está en distinguirlo de etapa del pipeline.
La probabilidad por etapa sólo tiene sentido si se calcula con datos históricos propios y se revisa. Los porcentajes que vienen por defecto en las herramientas describen a otra empresa. Calcular la tasa real de conversión de cada etapa al cierre, con al menos un año de datos, convierte el pronóstico ponderado en algo que se puede defender.
Contraste bibliográfico. Robert B. Miller y Stephen E. Heiman — The New Strategic Selling (2005) aporta aquí una distinción concreta: el plan de cuenta como documento vivo con posición, riesgos y siguiente acción (los capítulos sobre planificación estratégica de cuentas). Formula dos mini-casos: uno que satisface la definición de probabilidad por etapa y otro que sólo se le parece en la superficie; después decide cuál de los dos describiría esa obra con su propio vocabulario. Si la obra no permite separarlos, la distinción es tuya y tienes que sostenerla con evidencia del caso, no con la cita.
Antes de pasar a «definir etapas por evidencia del cliente», registra explícitamente qué decisión sería errónea si esta frontera se ignora. Esa frase convierte el vocabulario en criterio de gestión.
3. Criterio de salida: operacionalización y medición#
Criterio de salida significa condición verificable para avanzar a la etapa siguiente.
La granularidad debe corresponder a la duración del ciclo. Un pipeline de siete etapas para un ciclo de dos semanas produce registros que nadie mantiene; uno de tres etapas para un ciclo de nueve meses no permite ver dónde está el problema. La regla práctica es que cada etapa debe durar lo suficiente como para que actualizar tenga sentido.
Ficha de medición obligatoria para probabilidad real por etapa: negocios ganados, sobre negocios que alcanzaron la etapa, por cohorte. Registra además fuente del dato, frecuencia, responsable, interpretación permitida e interpretación prohibida. Si no existe un dato confiable, la salida correcta no es inventar precisión: es diseñar el mecanismo de captura y declarar la incertidumbre.
Control de lectura. Andrew S. Grove — High Output Management (1983) pone una condición sobre la medición: los indicadores adelantados y pareados que permiten corregir a tiempo (los capítulos sobre medición en la producción). Contrasta tu ficha con ella: si la métrica que acabas de definir cae dentro de lo que esa obra considera un error de medición, corrígela antes de usarla para decidir.
4. Granularidad: trade-offs y efectos de segundo orden#
Definición: número de etapas, que debe equilibrar información y costo de mantenimiento.
Más etapas entregan visibilidad y aumentan el costo de mantenimiento y la probabilidad de que los datos no reflejen la realidad. Menos etapas se mantienen mejor y ocultan problemas intermedios. La decisión debe considerar qué preguntas de gestión debe responder el pipeline, y descartar las etapas que no responden ninguna.
Lo que aporta la fuente. Foster Provost y Tom Fawcett — Data Science for Business (2013) aporta el criterio para pesar el intercambio: la evaluación contra una línea base y no contra la nada (los capítulos sobre evaluación de modelos). Úsalo para construir una matriz beneficio esperado / costo / reversibilidad / afectado / señal temprana. La evidencia oportunidades por etapa ayuda a detectar si el intercambio está ocurriendo como se esperaba, pero no elimina la obligación de observar efectos laterales fuera del indicador principal.
Haz un pre-mortem: supón que la opción recomendada fracasó a los seis meses y enumera tres mecanismos que lo expliquen. Al menos uno debe provenir de un efecto de segundo orden asociado a granularidad y otro de un supuesto del caso que nunca fue validado.
5. Gobernanza, límites y responsabilidad#
La pregunta ejecutiva es siempre la misma: quién decide, quién ejecuta, a quién hay que consultar, qué evidencia queda registrada y qué condición obliga a detener, corregir o escalar. Al ejecutar «revisar las probabilidades cada semestre con datos nuevos», deja una traza que permita a otra persona reconstruir por qué la decisión parecía razonable con la información disponible en ese momento.
El pipeline es un modelo del proceso de compra y todos los modelos simplifican. En compras con comité, la oportunidad puede estar simultáneamente en dos estados según el interlocutor. Forzar un estado único produce una representación cómoda y falsa; reconocer el límite y complementar con el mapa de cuenta es más honesto.
Frontera declarada. Las probabilidades históricas suponen que el proceso y el mercado no cambiaron. Tras un cambio de oferta o de segmento deben recalcularse. Conviértela en una regla operativa con el formato si ocurre X → no aplicar automáticamente → consultar, escalar o revalidar.
Esta parte vigila además un riesgo que es obligatorio declarar: Tomar decisiones de contratación y presupuesto sobre un pipeline que no representa la realidad. Se documenta en el entregable con su mitigación y su responsable; no se resuelve en la conversación.
6. Integración: de conceptos a una decisión defendible#
Sintetizar diseño del pipeline no consiste en sumar definiciones. Empieza por etapa del pipeline, contrasta probabilidad por etapa con criterio de salida, incorpora granularidad como restricción y cierra con la medición. Aplica entonces la secuencia completa conservando tres columnas por paso: evidencia utilizada, alternativa descartada y razón del descarte.
Esa disciplina permite que una revisión posterior distinga una mala decisión de un mal resultado. Sin ella, el equipo reescribe la historia después de conocer el desenlace y no aprende nada transferible. Una síntesis correcta indica qué evidencia falta y qué decisión se posterga hasta obtenerla.
📚 Lectura comparada#
No se pide leer las obras completas. Para cada una se indica qué idea concreta sostiene esta clase, dónde buscarla y qué pregunta esa idea le hace a tu propio diagnóstico. La lectura termina cuando puedes responder esa pregunta con evidencia del caso.
| Obra | Idea que sostiene esta clase | Dónde buscarla | Pregunta que le hace a tu diagnóstico |
|---|---|---|---|
| Mark Roberge — The Sales Acceleration Formula (2015) | El proceso comercial construido sobre el proceso de compra del cliente | Los capítulos sobre alineación con el comprador | ¿Qué debería observarse en etapa del pipeline si aquí opera «el proceso comercial construido sobre el proceso de compra del cliente»? ¿Y qué observación lo desmentiría en este caso? |
| Robert B. Miller y Stephen E. Heiman — The New Strategic Selling (2005) | El plan de cuenta como documento vivo con posición, riesgos y siguiente acción | Los capítulos sobre planificación estratégica de cuentas | ¿Qué debería observarse en probabilidad por etapa si aquí opera «el plan de cuenta como documento vivo con posición, riesgos y siguiente acción»? ¿Y qué observación lo desmentiría en este caso? |
| Andrew S. Grove — High Output Management (1983) | Los indicadores adelantados y pareados que permiten corregir a tiempo | Los capítulos sobre medición en la producción | ¿Qué debería observarse en criterio de salida si aquí opera «los indicadores adelantados y pareados que permiten corregir a tiempo»? ¿Y qué observación lo desmentiría en este caso? |
| Foster Provost y Tom Fawcett — Data Science for Business (2013) | La evaluación contra una línea base y no contra la nada | Los capítulos sobre evaluación de modelos | ¿Qué debería observarse en granularidad si aquí opera «la evaluación contra una línea base y no contra la nada»? ¿Y qué observación lo desmentiría en este caso? |
Después de leer, escribe una discrepancia real. Al menos dos de estas obras entregan recomendaciones que no coinciden cuando se aplican al mismo caso; identifica cuáles y qué condición del caso decide a favor de una. Si no encuentras la discrepancia, es señal de que leíste buscando confirmación.
La lectura se evalúa por uso, no por cantidad de páginas. La nota de lectura debe indicar qué tesis modifica tu diagnóstico, qué evidencia del caso la tensiona y qué decisión concreta cambiarías después del contraste.
🧮 Ejemplo trabajado#
Situación. El pipeline de Ruta Andina tiene ocho etapas con probabilidades de 10 % a 90 % asignadas al configurar el sistema. La probabilidad real de la etapa «propuesta» es 22 %, no 60 %.
Paso 1 — Reconstruir el proceso real desde negocios ganados. El equipo escribe primero el supuesto asociado a etapa del pipeline y se prohíbe tratarlo como hecho. Contrasta ese supuesto con probabilidad real por etapa y anota qué parte del dato todavía no existe. Del paso sale un artefacto revisable y una frase explícita: «cambiaríamos de rumbo si…».
Paso 2 — Definir etapas por evidencia del cliente. El trabajo aquí es separar lo observado de lo inferido sobre probabilidad por etapa. La evidencia que ordena la discusión es desviación entre probabilidad asignada y real; si su definición no está escrita, escribirla es parte del paso. Nada avanza mientras el equipo no acuerde qué contaría como refutación.
Paso 3 — Calcular la probabilidad histórica de cada etapa. El riesgo de este paso es cerrar demasiado rápido alrededor de criterio de salida. Antes de concluir, el equipo enumera dos explicaciones alternativas del mismo patrón y revisa si oportunidades por etapa logra distinguirlas. Si no lo logra, hace falta otra evidencia y así debe quedar registrado.
Paso 4 — Escribir criterios de salida verificables. Con granularidad ya delimitado, la pregunta pasa a ser de consecuencia: qué cambia en la operación, en la caja y en la carga del equipo. probabilidad real por etapa entrega la lectura cuantitativa; el juicio sobre el costo de oportunidad sigue siendo humano y debe quedar firmado.
Paso 5 — Revisar las probabilidades cada semestre con datos nuevos. El cierre exige compromiso: responsable, fecha, umbral de éxito y condición de detención asociados a etapa del pipeline. desviación entre probabilidad asignada y real se convierte en la señal de seguimiento y se acuerda con qué frecuencia se revisa y quién puede declarar el fracaso sin costo político.
Síntesis. La recomendación termina con responsable, fecha, evidencia de éxito y señal de detención. Omitir cualquiera de esas cuatro piezas convierte el análisis en opinión difícil de auditar.
🔀 Comparación de caminos y límites#
| Camino | Qué privilegia | Cuándo elegirlo | Riesgo principal |
|---|---|---|---|
| Actuar sobre etapa del pipeline | Estado definido por evidencia observable del avance del cliente | Cuando probabilidad real por etapa es observable y accionable en el plazo de la decisión. | Sobrerreaccionar a una señal parcial. |
| Actuar sobre probabilidad por etapa | Tasa histórica de cierre de las oportunidades que alcanzaron esa etapa | Cuando la primera explicación no distingue mecanismo ni responsable. | Convertir el concepto en etiqueta y no en intervención. |
| Experimentar antes de decidir | Aprender antes de comprometer recursos mayores | Cuando la decisión es reversible y la incertidumbre es alta. | Experimentar indefinidamente y no decidir. |
| Escalar la decisión | Elevar autoridad, especialidad o control legal | Cuando hay compromisos contractuales, datos personales, regulación o irreversibilidad. | Delegar hacia arriba lo que sí correspondía decidir. |
Frontera de aplicación. Las probabilidades históricas suponen que el proceso y el mercado no cambiaron. Tras un cambio de oferta o de segmento deben recalcularse.
🪜 El mismo tema según el rol#
| Nivel | Responsabilidad sobre diseño del pipeline |
|---|---|
| Analista / especialista | Produce la evidencia, documenta el método y declara los límites del dato. |
| Jefatura de equipo | Convierte el análisis en prioridad, carga de trabajo y criterio compartido. |
| Gerencia comercial | Conecta la decisión con presupuesto, capacidad, dependencias y riesgo interáreas; es el nivel donde operan perfiles como Sales operations, RevOps analyst y Jefe de ventas. |
| Dirección comercial (CRO/CMO) | Decide si esto cambia la estrategia de ingresos y qué llega al directorio. |
| Founder / dueño | Pregunta si la solución reduce dependencia de personas, preserva caja y puede operar como sistema repetible. |
Al subir de nivel aumentan las personas, el dinero y las consecuencias que quedan dentro de la decisión. La misma herramienta debe volverse más explícita en evidencia, gobierno y revisión a medida que crece el alcance.
🏢 Caso ejecutivo#
El pipeline de Ruta Andina tiene ocho etapas con probabilidades de 10 % a 90 % asignadas al configurar el sistema. La probabilidad real de la etapa «propuesta» es 22 %, no 60 %.
Entrega un decision brief que contenga: (a) hechos y fuentes; (b) hipótesis; (c) dos opciones realmente defendibles; (d) efecto sobre cliente, operación, caja y riesgo; (e) recomendación; (f) la condición que la haría cambiar; (g) responsable y fecha de revisión. Usa al menos dos fuentes de la lectura comparada para desafiar tu primera respuesta.
🧪 Práctica guiada#
Cada paso indica qué hacer, con qué material y cómo saber que está terminado. No avances si la última columna todavía no se cumple: los pasos siguientes suponen el anterior resuelto.
| # | Paso | Qué haces | Con qué | Criterio de término |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Reconstruir los hechos | Vuelca el caso en una tabla hecho / inferencia / supuesto / decisión sin agregar información que no esté en el enunciado. | El caso y nada más | Ninguna fila de la columna «hecho» contiene un juicio; cada supuesto tiene un responsable de verificarlo. |
| 2 | Ejecutar el método | Recorre la secuencia reconstruir el proceso real desde negocios ganados → definir etapas por evidencia del cliente → calcular la probabilidad histórica de cada etapa → escribir criterios de salida verificables → revisar las probabilidades cada semestre con datos nuevos y adjunta la evidencia usada en cada transición. | La tabla del paso 1 | Cada paso deja un artefacto revisable y una alternativa descartada con su razón. |
| 3 | Operacionalizar la señal | Construye la ficha de medición de probabilidad real por etapa; si el dato no existe, diseña cómo obtenerlo y estima cuánto costaría. | Fuentes de datos reales o el diseño de captura | Dos personas del equipo calculan el mismo número con la ficha y llegan al mismo resultado. |
| 4 | Atacar tu propia respuesta | Escribe la alternativa que contradice tu preferencia inicial y hazle un pre-mortem a seis meses. | Tu borrador de recomendación | Puedes nombrar el dato concreto que te haría cambiar de opinión. |
| 5 | Contrastar con la fuente | Lee la idea anclada de The Sales Acceleration Formula y la de The New Strategic Selling, y registra una coincidencia y una tensión con tu diagnóstico. | La tabla de lectura comparada | La nota de lectura cita qué idea usaste y qué decisión cambió por ella, o declara que ninguna cambió y por qué. |
| 6 | Subir de nivel | Rehaz la decisión desde la dirección comercial: qué cambia al aumentar alcance, dinero e irreversibilidad. | El brief completo | El brief indica qué parte de la decisión ya no corresponde al analista y a quién pasa. |
Si te atascas. El bloqueo más común no es de método sino de definición: vuelve a la tabla de conceptos y comprueba que puedes clasificar un caso límite sin dudar. Si dudas, el problema está ahí y no en el paso que estabas ejecutando.
⚠️ Errores frecuentes#
| Síntoma | Causa probable | Corrección |
|---|---|---|
| Usar etapa del pipeline y probabilidad por etapa como sinónimos | Se perdió la distinción entre «estado definido por evidencia observable del avance del cliente» y «tasa histórica de cierre de las oportunidades que alcanzaron esa etapa» | Vuelve a los observables y exige una señal distinta para cada concepto. |
| Empezar por «revisar las probabilidades cada semestre con datos nuevos» | Se saltó «reconstruir el proceso real desde negocios ganados»: la solución llegó antes que el diagnóstico | Reconstruye la cadena completa y marca el primer supuesto no demostrado. |
| Optimizar sólo probabilidad real por etapa | La métrica local reemplazó al resultado del sistema | Contrástala con oportunidades por etapa y explicita el costo de oportunidad. |
| Asignar probabilidades por intuición | Error específico de esta clase | Calcula la tasa histórica de cierre por etapa y actualízala con datos cada semestre. |
| No fijar revisión | La decisión se vuelve permanente por inercia | Define responsable, fecha, señal de éxito y condición de detención. |
❓ Preguntas de comprobación#
- Explica la diferencia entre etapa del pipeline y probabilidad por etapa con un ejemplo donde elegir mal cambie la decisión.
- ¿Qué observarías para validar criterio de salida y qué observación te obligaría a rechazar tu interpretación?
- Aplica «reconstruir el proceso real desde negocios ganados» al caso de la clase. ¿Qué dato sigue faltando?
- ¿Por qué probabilidad real por etapa no basta por sí sola para atribuir causalidad?
- Compara dos fuentes de la lectura comparada: ¿dónde llevarían a recomendaciones distintas?
- ¿Qué decisión equivocada se produciría si se ignora este límite: «Las probabilidades históricas suponen que el proceso y el mercado no cambiaron. Tras un cambio de oferta o de segmento deben recalcularse»?
🗝️ Respuestas orientadoras#
No encontrarás aquí las respuestas: encontrarás qué tiene que contener una respuesta suficiente. Úsalo para autoevaluarte antes de entregar y para corregir a un par.
| Pregunta | Una respuesta suficiente contiene |
|---|---|
| 1 | Nombra un caso real donde la clasificación cambie la intervención, no sólo la etiqueta. Si el ejemplo funciona igual con los dos conceptos intercambiados, la distinción todavía no está entendida. |
| 2 | Dos observaciones concretas: una que confirmaría criterio de salida y otra que te obligaría a abandonarlo. Una respuesta sin condición de refutación no es suficiente. |
| 3 | El dato faltante debe ser nombrable y obtenible: qué se mide, quién lo tiene y en cuánto tiempo. «Faltan datos» no cuenta como respuesta. |
| 4 | Debes distinguir asociación de causa y proponer al menos una explicación alternativa del mismo movimiento de probabilidad real por etapa. |
| 5 | Identifica la condición del caso que decide entre ambas obras. Basta con que sea una: la respuesta correcta no es «depende», sino «depende de esto, y aquí ocurre así». Ancla el contraste en The Sales Acceleration Formula y Data Science for Business. |
| 6 | Describe la decisión equivocada concreta —qué se haría de más o de menos— y quién pagaría el costo. Un límite que no produce una decisión distinta no está operando como límite. |
Si tres o más respuestas no alcanzan el criterio, no sigas a la clase siguiente: repite el desarrollo con el caso en la mano. Avanzar con la definición floja es lo que produce, más adelante, decisiones que nadie puede auditar.
🇨🇱 Contexto chileno y cumplimiento#
Riesgo asociado a esta parte: Tomar decisiones de contratación y presupuesto sobre un pipeline que no representa la realidad. Antes de ejecutar cualquier recomendación de esta clase en una operación real, comprueba la norma en su texto vigente. Los enlaces van al texto completo publicado por la Biblioteca del Congreso Nacional; son gratuitos y no hace falta creerle a este material.
- Consumo y comercio. Ley 19.496 — Establece normas sobre protección de los derechos de los consumidores (Ministerio de Economía, Fomento y Reconstrucción), y su reglamento de comercio electrónico, Decreto 6/2021 — Aprueba reglamento de comercio electrónico (Ministerio de Economía, Fomento y Turismo).
- Datos personales. Ley 21.719 — Regula la protección y el tratamiento de los datos personales y crea la Agencia de Protección de Datos Personales (Ministerio Secretaría General de la Presidencia), que sustituye progresivamente a Ley 19.628 — Sobre protección de la vida privada (Ministerio Secretaría General de la Presidencia).
- Derecho a retracto. Decreto 52/2024 — Aprueba reglamento que regula la forma y condiciones en que los proveedores deberán comunicar la exclusión del derecho a retracto y los bienes en que excepcionalmente y por su naturaleza procederá tal exclusión (Ministerio de Economía, Fomento y Turismo).
Dentro del repositorio, el mapa regulatorio ordena qué norma aplica a cada decisión comercial, datos personales y ética desarrolla el tratamiento de datos y fuentes oficiales lista los organismos con su fecha de consulta. Ninguno de esos documentos reemplaza al texto legal.
La regla del programa es simple: la fuente oficial manda sobre el material pedagógico. Si la norma cambió después de la fecha de esta clase, gana la norma.
📥 Entregable#
Guarda en evidence/P16-C02-diseno-del-pipeline/:
decision-brief.md— problema, evidencia, alternativas, recomendación y gobierno.ficha-metricas.md— definición operacional de probabilidad real por etapa, desviación entre probabilidad asignada y real y oportunidades por etapa con fuente, ventana y lectura prohibida.nota-de-lectura.md— dos fuentes contrastadas con edición y páginas consultadas.red-team.md— la objeción más fuerte a tu recomendación y el dato que la invalidaría.
Este entregable alimenta el artefacto de la parte: diseño de sales operations con pipeline, criterios de etapa, forecast y gobierno de datos.
✅ Evaluación de la clase#
| Criterio | Peso | Evidencia esperada |
|---|---|---|
| Precisión conceptual | 25 % | Distinciones correctas y observables entre los conceptos de la clase. |
| Diagnóstico y evidencia | 30 % | Datos pertinentes, línea base, supuestos explícitos y límites del dato. |
| Decisión y trade-offs | 30 % | Dos opciones defendibles, costo de oportunidad y condición de revisión. |
| Fuentes y comunicación | 15 % | Dos lecturas realmente utilizadas y argumento ejecutivo trazable. |
Aprobación: 80/100 y ningún criterio bajo 60 %. Una respuesta que podría copiarse sin cambios a otra clase se considera insuficiente.
📗 Fuentes y verificación#
Aquí conviene separar dos cosas que suelen ir juntas y no son lo mismo.
Lo que está comprobado. Que cada obra existe y cuál es exactamente la edición: el enlace resuelve su ISBN contra el catálogo de OpenLibrary, y eso se revalida periódicamente. Las normas chilenas citadas más arriba enlazan su texto completo y gratuito.
Lo que es atribución del programa. Que la idea señalada esté en el capítulo que se indica. Eso es la lectura que este material hace de cada obra, no una cita textual cotejada frase por frase, y se declara así de explícito para que puedas contrastarlo: si abres la obra y no encuentras la idea donde se dice, la cita está mal puesta y corresponde reportarlo como error del material. No se citan números de página porque cambian entre ediciones.
- Mark Roberge — The Sales Acceleration Formula (2015) · ISBN 9781119047018 — aporta a esta clase: el proceso comercial construido sobre el proceso de compra del cliente. Dónde buscarlo: los capítulos sobre alineación con el comprador. Acceso: comprar o biblioteca. Registra edición y páginas consultadas en tu nota de lectura.
- Robert B. Miller y Stephen E. Heiman — The New Strategic Selling (2005) · ISBN 9780446695190 — aporta a esta clase: el plan de cuenta como documento vivo con posición, riesgos y siguiente acción. Dónde buscarlo: los capítulos sobre planificación estratégica de cuentas. Acceso: comprar o biblioteca. Registra edición y páginas consultadas en tu nota de lectura.
- Andrew S. Grove — High Output Management (1983) · ISBN 9780394532349 — aporta a esta clase: los indicadores adelantados y pareados que permiten corregir a tiempo. Dónde buscarlo: los capítulos sobre medición en la producción. Acceso: comprar o biblioteca. Registra edición y páginas consultadas en tu nota de lectura.
- Foster Provost y Tom Fawcett — Data Science for Business (2013) · ISBN 9781449374280 — aporta a esta clase: la evaluación contra una línea base y no contra la nada. Dónde buscarlo: los capítulos sobre evaluación de modelos. Acceso: comprar o biblioteca. Registra edición y páginas consultadas en tu nota de lectura.
Estándar pedagógico del programa: Susan A. Ambrose et al. — How Learning Works (2010); Peter C. Brown, Henry L. Roediger III y Mark A. McDaniel — Make It Stick (2014); Grant Wiggins y Jay McTighe — Understanding by Design (2005, 2.ª ed.); Anders Ericsson y Robert Pool — Peak (2016); William Ellet — The Case Study Handbook (2018, ed. revisada).
Regla de fuentes. Las obras anteriores estructuran las perspectivas de esta materia. Cualquier norma, impuesto, tarifa, política de plataforma o estándar vivo mencionado debe comprobarse nuevamente en su fuente primaria vigente antes de usarse en una operación real. El desarrollo de esta clase es original y no reproduce capítulos protegidos por derechos de autor.
Sobre la edición. No busques estas obras sólo por el título: distintas ediciones cambian capítulos y ejemplos, y los anclajes de arriba están hechos sobre la que declara el registro de fuentes. La bibliografía completa de la parte, con todas sus obras, está en su índice.
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